Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

ANALYSIS SERVICES – МАЪЛУМОТЛАР ИНТЕЛЛЕКТУАЛ 
ТАҲЛИЛИ ХИЗМАТЛАРИНИ КЎЛЛАШ
Ф.М.Зарипов (ассистент,
Мухаммад ал-Хоразмий номидаги ТАТУ
НФ
) 
Қ.Р.Юлдашев
(
ассистент, Сам. ветеринария медицина институти НФ) 
Маълумотлар интеллектуал таҳлилида алгоритм бу эвристика ва 
ҳисоблашлар тўплами бўлиб, маълумотлар асосида модель яратилади. 
Модель яратиш учун дастлаб алгоритм мавжуд маълумотларни таҳлил 
қилади. Бунда маълумотлардаги белгили қонуниятлар ва тенденциялар 
қидирилади. Натижани интеллектуал таҳлил моделининг оптимал 
параметрлари белгилаш учун алгоритм бир қанча итерацияда бажарилади. 
Фойдаланишга лойиқ конуниятни аниқлаш ва тўлиқ статистикани олиш учун 
бу параметрлар барча маълумотлар тўпламига қўлланилади.
Маълумотлар тўпламидан алоритм орқали яратиладиган маълумотлар 
интеллектуал таҳлили модели ҳар хил формаларда бўлиши мумкин: 

Маълумотлар тўпламида боғлиқликларни кўрсатиб берувчи кластерлар 
тўплами; 

Натижани башорат қилувчи ва ҳар хил критерияларни бу натижага 
қандай таъсир кўрсатишини кўрсатиб берувчи ечимлар дарахти; 

Савдо-сотиқни башорат қилувчи математик модель; 

Маҳсулотларни гуруҳловчи ва бир вақтда маҳсулотларни сотиб 
олинадиган эҳтимоллигини кўрсатиб берувчи қоидалар тўплами. 
SQL Server маълумотлар интеллектуал таҳлилида кенг тарқалган ва 
маълумотлардаги қонуниятларни аниқлаб берувчи ўрганилган усуллар 
қўлланилади. Масалан, k-means кластеризация алгоритми энг таниқли 
алгоритмлардан бири бўлиб бир қанча қуролларда ҳар хил тартибда ва 
параметрлар билан қўлланилади. SQL Server маълумотлар интеллектуал 

---

539 
таҳлилидаги k-means алгоритми Microsoft Research гуруҳи тарафидан ишлаб 
чиқилган ва Analysis Services хизматларида ишлаш учун оптималлаштирил-
ган. Бу тизимдаги барча алгоритмларни созлаш ва тақдим қилинган API 
орқали дастурлаш мумкин. Integration Services хизматидаги маълумотлар 
интеллектуал таҳлили компонентлари орқали моделларни яратиш, ўқитиш ва 
қайта ўқитишни автоматлаштириш мумкин. 
Бундан ташқари тизимда OLE DB спецификациясига мос равишда 
ташқи алгоритмларни қўллаш мумкин. Шунингдек инженер ўзининг 
алгоритмларини ҳам яратиши ва тизимда рўйхатган ўтказиши, кейин эса SQL 
Server маълумотлар интеллектуал таҳлилида қўллаши мумкин. 
Аниқ бир таҳлилий масалага тўғри алгоритмни танлаш мураккаб 
жараёни бўлиб ҳисобланади. Ҳар хил алгоритмларни бир масалага қўллаш 
ҳам мумкин, ҳар бир алгоритм ҳар хил натижаларни бериши мумкин, айрим 
алгоритмлар бир неча натижаларни ҳам бериши мумкин. Масалан, Microosft 
қарор қабул қилиш дарахти алгоритмини фақат башорат қилишга эмас балки 
маълумотлар тўпламида устунлар сонини камайтириш учун ҳам қўллаш 
мумкин. Сабаби бу алгоритм устунлар ичида охирги маълумотлар моделига 
таъсир кўрсатмайдиган устунни ажратиб беради. 
SQL Server маълумотлар интеллектуал таҳлили қуйидаги типдаги 
алгоритмларни ўз ичига олади: 

Классификация алгоритмлари, маълумотлар тўпламида бошқа 
атрибутлар орқали бир ёки бир неча дискрет ўзгарувчиларни башорат 
қилади; 

Регрессив алгоритмлар, бир ёки бир неча узлуксиз сонли 
ўзгарувчиларни башорат қилади, масалан, фойда ёки зиён; 

Сегментация алгоритмлари, ўхшаш хосиятларга эга маълумотларни 
гуруҳ ёки кластерларга ажратади; 

Ўзаро боғлиқли алгоритмлари, маълумотлар тўпламида ҳар хил 
атрибутларнинг ўзаро корреляциясини қидиради. Кўпинча бу алгоритмлар 
харидор саватчасини таҳлил қилиш учун ишлатилади; 

Кетма-кетликни таҳлил қилиш алгоритмлари, маълумотларда тез-
тездан учрайдиган кетма-кетликларни аниқлайди. 
1-жадвалда Analysis Services маълумотлар интеллектуал таҳлили 
таркибига кирувчи алгоритмлар ва уларни қўлланишга мос масалалардан 
айримлари келтирилган. 
1-жадвал. Analysis Services алгоритмлар 
Қарор қабул қилиш дарахти 
(Microsoft) 
Харидорлар орасида ижобий ва салбий 
номзодларни ажратиб олиш 
Соддалаштирилган Байес 
алгоритми (Microsoft) 
Сервернинг кейинги олти ой ичида ишдан 
чиқиши эҳтимоллигини аниқлаш 
Кластеризация алгоритмлари 
(Microsoft) 
Беморларда касалликнинг ривожланиш 
вариантлари классификацияси 
Чизиқли регрессия алгоритми 
(Microsoft) 
Демографияни ҳисобга олган ҳолда хатарни 
баҳолаш 

---

540 
Кўпинча тажрибали анатиликлар бир алгоритмни энг эффектив кирувчи 
маълумотларни аниқлаш учун қўлланади, кейин бу маълумотлар асосида 
аниқ бир натижани башорат қилиш учун бошқа алгоритмдан 
фойдаланишади. SQL Server маълумотлар интеллектуал таҳлили бир база 
асосида бир қанча моделларни яратиш имконияти беради. Бир ечимда бир 
неча алгоритмларни қўллаш ҳам мумкин. Масалан, регрессия орқали 
молиявий башоратларни олиш ва нейрон тармағи алгоритмлари орқали эса 
башоратга таъсир кўрсатувчи факторларни таҳлил қилиш мумкин.
Маълумотлар интеллектуал таҳлилини рақамли иқтисодиёт соҳасида 
кенг қўллаш орқали самарали натижаларга эришиш мумкин, маркетинг 
соҳасини ривожлантириш, ишлаб чиқариш соҳасида сарф-ҳаражатларни 
тежаш, унумдорликни ошириш, кутилмаган ҳодисаларни башорат қила олиш 
ва бошқа соҳаларда қўлланиш мумкин.